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초록·키워드
병변의 진행상황과 같이 분류 대상의 상태가 연속적인 문제에 대한 분류 모델을 학습할 때 일반적으로 이산형 레이블 데이터가 활용된다. 이 때 레이블링의 가이드라인이 주어져 있더라도 개인의 주관, 관찰 환경 등과 같은 요인으로 인해 레이블러 간 불일치가 발생할 수 있고 이는 분류 모델을 학습하는데 있어 바람직하지 않다. 본 연구에서는 피부의 ... 전체 초록 보기
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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